Prognosen

Supercomputer flopt – erwartungsgemäß

Die Sehnsucht nach zutreffenden Prognosen ist groß. Schon in der Antike orakelte es, nicht nur in Delphi, einer exzellenten Informationsbörse ohne Glaskugel.

Nützlich sind Vorhersagen in vielen Bereichen. Ein Beispiel ist das Wetter. Zugleich weisen die ständigen Wechsel der Vorhersagen, sobald diese drei Tage überschreiten, auf die Grenzen der Vorhersage von komplexen Systemen hin. Nur gut, dass beim Klima die Entwicklung sonnenklar ist.

Nachdem bei Schach und AlphaGo Computer Menschen schlagen konnten, schien das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz angebrochen zu sein. Längst werden indes die Grenzen der optimistischen Annahmen über das Lernen von Maschinen deutlich. Ein Beispiel ist der Sport.

Ein Super Computer hat den Ausgang der Fußball Europameisterschaft vorhergesagt. Die menschlichen Betreiber rühmten die 20 Jahre umfassende Datenbank und die vielen Rechenläufe.

“We’ve tapped into the breadth of our technical capabilities to simulate the tournament, processing millions of data points from the last 20 years in order to identify the winning team.

Auch korrekt vorhergesagte Ergebnisse wurden in einer Zwischenbilanz in den Vordergrund gestellt. Auffällig war die kurze Liste wegen der Aufteilung von wenigen korrekt prognostizierten Ergebnissen und einigen zutreffenden Spielausgängen ohne korrekte Tore.

Insgesamt kann man von einem totalen Flop sprechen. Ein Flop mit Ansage. Schon die Gruppenphase lief nicht gut für den Super Computer, mit dem Achtefinale wurde es noch schlechter, die konkrete Spielvorhersage Dänemark – England war ein Desaster.

Realität

KI-Wunder brauchen länger

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und verspricht Wunder. Eigentlich würde der Begriff “Maschinelles Lernen” besser passen, aber der klingt etwas lahm.

Die Intelligenz beschränkt sich nämlich noch vielfach auf enorme Rechenleistung, das Abarbeiten vorgegebener Muster und das Analysieren und Interpretieren auf strukturelle, nicht aber semantische Art und Weise.

Im Freiheitslexikon habe ich einen Text mit dem Titel Erweiterte Intelligenz verfasst. Er beginnt mit dem Theodor Heuss Zitat: „Eines Tages werden Maschinen denken, aber sie werden niemals Fantasie haben.“ Dort skizziere ich vor allem Stationen, Hindernisse, Nutzen und Perspektive von KI. Johannes Kirnberger hat eben dort den Beitrag zur Künstlichen Intellligenz verfasst.

Aufregung und Erdung des Themas KI hat in einem gelungenen Artikel Fahri Karakas in Predict eingefangen. Die Überschrift deutet das an: What You Need to Know About GPT-3 And Why It Matters. An idiot’s guide to GPT-3 and what is to come.

GPT-3 ist ein als Wunder bezeichnetes Sprachwerkzeug, das auf Maschinellem Lernen beruht. Es kann wirklich eine Menge – von Inhalten analysieren, philosophieren über komponieren bis zu Filme mit Emojis zusammenfassen. Auch Unterhaltungen sind möglich.

Interessanter ist vielleicht, was GPT-3 nicht kann:

  • einen längeren Gedanken verfolgen und ausarbeiten!

Außerdem produziert es plausible, aber falsche Aussagen. Und es könnte genauso leicht plausible Fake News glaubwürdig verbreiten wie Phishing betreiben und mit verletzender Sprache Konflikte schüren.

Was nun? Maschinelles Lernen steht erst am Anfang. Solange wir unser eigenes Gehirn noch nicht richtig verstehen, aber schon ahnen, dass zur Bewusstseinsbildung und Intelligenz auch damit scheinbar unverbundene Körperfunktionen beitragen, werden Maschinen unser Leben verbessern, ohne Science-Fiction Realität werden zu lassen.

Um bis 2035 I, Robot zu erreichen, müssten wir richtig Gas geben.